[发明专利]一种基于主题模型和语义分析的实体指称项识别方法在审
| 申请号： | 201911235554.9 | 申请日： | 2019-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN111027323A | 公开（公告）日： | 2020-04-17 |
| 发明（设计）人： | 韩伟红;徐菁;陈雷霆;母国才;尹怀东 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学广东电子信息工程研究院 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/30;G06F40/211;G06F16/35;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 潘俊达;郭宝煊 |
| 地址： | 523000 广东省东莞市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于主题模型和语义分析的实体指称项识别方法，包括如下步骤，步骤一、对输入语料进行句子分割、分词、词性标注和依存关系解析；步骤二、基于句法分析，获取边界完整的名词词组作为实体指称项的候选集，然后综合利用LDA主题模型和TF‑IDF统计算法，从候选集中过滤非实体指称项；步骤三、度量实体指称项和种子实体的语义相似度，选择相似度高的种子类别作为实体类别，然后利用浅层的句法知识设置规则，将每种实体类别的实体指称项分类到相应的指称项类别。本发明能够提高实体边界检测和分类方法的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 主题 模型 语义 分析 实体 指称 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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